入力特徴量作成処理改善の取り込み＆NPS測定

先日、本家dlshogiのほうで入力特徴量作成の速度改善が行われていたため、Lightweight-EFにも取り込みました。
また、同時にNPSの測定も行いましたので結果を以下に記載しています。

【測定結果】
■前提
DNNモデル：第２回電竜戦で使用したLightweight-EF
CPU：Ryzen 7 3700X
GPU：RTX3080 & RTX3070
UCT_Threads：3
DNN_batch_size：1024

■比較対象
①Lw-EF_2gpu_MLTstream（以前のマルチGPU化の際に使用した③と同一のもの）
②Lw-EF_2gpu_MLTstream_features（ベースラインである①に対し入力特徴量の改良を行ったもの）

■測定方法
前回同様のため省略

■その他
こちらのスクリプトを改変したものを利用しています。
べた書きされている局面は特に変更していません。

ということで、結果はこちら。

アベレージで20%のNPS向上が確認できました。
NPSが平均/中央値ともに12.5万を上回っており、第2回電竜戦時のLightweight-EF(GPU１枚)と比較してみると、平均NPSが約2倍となっています。（前回の記事を参照）

最後に今回の測定結果のサマリを表形式で記載しておきます。

nps	Lw-EF_2gpu_MLTstream	Lw-EF_2gpu_MLTstream_features
max	158589	185777 (+17.14%)
min	40411	43738 (+8.23%)
ave	104313.29	126016.53 (+20.81%)
med	106375	132208.5 (+24.29%)

※括弧内の数字はベースラインとの比較となります。